通过自动构建知识图谱的框架、引入本体驱动和通用任务的注释工具，以及提供多样化的网页界面、工具和软件库，我们在梵语的知识系统发展中解决了挑战与机遇，尤其在问答方面。这些贡献不仅提高了梵语文本分析的可访问性和准确性，而且为知识表达和语言处理领域的进一步发展铺平了道路。最终，这项研究对于保护、理解和利用梵语文本中所蕴含的丰富语言信息具有重要意义。

Jun, 2024

本文探讨了如何使用印度哲学的思想来开发一种语言技术工具，实现单词的‘Yogyatā’，从而进行词义消歧以提升口头认识，在此过程中使用了 'ontological tag-set' 标签集合等方法。

Jan, 2022

本文描述了手动注释梵文文本，为知识图创建做出了努力。构建的知识图包含 410 个实体和 764 个关系，涵盖了 Bhavaprakashanighantu 的各种属性。

Feb, 2022

通过提出一个可解释性框架的路线图，本文探索了梵文诗歌与计算语言学的交集，以分析和分类精美梵文诗歌的特质和特点。通过从六个重要的 kavyashastra 学派的角度对梵文诗歌 Siksastaka 进行深入分析，提供了诗歌分析和注释的网页应用，为未来研究做出了贡献。

Aug, 2023

该研究讨论中世纪翻译的双语词典发展，针对源语言和目标语言的不对称性以及原始和翻译文本不同的来源，提出了一种解决方法，并以保加利亚语作为案例进行研究。

Oct, 2022

本研究描述了修正后的对齐过程，并记录了额外的语言差异，以标准化数字梵语语料库，并为其提供完整的形态和词汇信息以及分段词。

May, 2020

通过文本语义的语义注释，研究档案文件的构建框架和技术障碍的解决方案以及实际应用

Mar, 2024

本篇论文探讨了利用概率索引技术，对手写文本图像集合进行自动分类的问题，解决大量历史手稿数据的标签化和有效探索问题，并以西班牙 Hostórico 省的复杂公证手稿为例，取得了有希望的成果。

Jun, 2022

本研究介绍了一种基于视觉和文本特征相结合的多模态方法，用于对历史报纸进行语义分割。该方法在 diachronic Swiss 和 Luxembourgish 报纸上进行了实验，结果显示多模态模型相较于强视觉基线模型进一步提升了高材料变异的鲁棒性和在不同时间和来源下的预测能力。

Feb, 2020

我们引入历史文本摘要的任务，其中历史形式的语言文档被概括为相应的现代语言。基于跨语言迁移学习技术，我们提出了一个摘要模型，可以即使没有跨语言（历史到现代）平行数据，也可以进行训练，并对最先进的算法进行基准测试。我们报告了自动和人工评估，突出了我们数据集的独特性和价值，并证明了我们的迁移学习方法在这项任务上优于标准的跨语言基准。

Jan, 2021